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Enregistrement W4293148013 · doi:10.1055/s-0042-1747845

Eine Mixed Methods Studie zu Akzeptanz und Mehrwert des mHealth Telemonitorings in Long COVID

2022· article· de· W4293148013 sur OpenAlexaff
J Korel, L Michaelis-Braun, Quan Nha Hong, M Bönsch, R Glöckl, A. Rembert Koczulla, D Balser, J Friedrich, B Müller, Stefanie Kühn, Kim Deutsch, M Dreher, Gernot Rohde, C. Franz Vogelmeier, N Dauletbayev

Notice bibliographique

RevuePneumologie · 2022
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)mHealth2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Einleitung Das mobile (m) Health Telemonitoring beinhaltet die Erhebung und Fernübertragung der Patienten-Vitalparameter mit Hilfe von digitalen Sensoren und, typischerweise, einer auf dem Patienten-Smartphone installierten speziellen mobilen Anwendung (App). Anders als bei akutem COVID-19, wo das Telemonitoring viele klare Vorteile anbietet, sind die Akzeptanz des mHealth Telemonitorings und dessen Mehrwert beim Long COVID weniger ersichtlich. Diese werden im Rahmen dieser Studie untersucht. Methoden Diese ist eine 12-wöchige Mixed Methods Studie. 54 PatientInnen (Durchschnittsalter: 52 [SA 11.4] J., 36 w. Patientinnen) mit überwiegend kardiopulmonalen Symptomen des Long COVID wurden nach pulmonaler Rehabilitation rekrutiert. Nach Erhebung der Anamnese wurden alle PatientInnen mit Bluetooth-Sensoren (Pulsoxymeter, Blutdruckmessgerät, Spirometer, Aktivitätstracker) und der mHealth App ausgestattet. Während des Telemonitorings wurden klinische Fragebögen (z.B. CAT-COPD) und Vitalparameter über die mHealth App erhoben und an das Telemonitoring-Teams übertragen. Am Ende der Studie werden die Akzeptanz und der Mehrwert des Telemonitorings quantitativ (Fragebogen zur Patientenzufriedenheit) und qualitativ (Interviews mit PatientInnen und niedergelassenen pneumologischen Fachpraxen) evaluiert. Ergebnisse Der Beginn der Studie ging mit diversen technischen Problemen (z.B. Abstürze der App nach Updates der Operationssysteme der Smartphones, unzureichende Internetverbindung, mangelnde Sensoren-Funktionalität) einher. Diese Probleme wurden vom Telemonitoring-Team behoben, führten jedoch zum Studienabbruch bei 5 PatientInnen (9,3%). Die meisten PatientInnen konnten die Messungen in den Alltag einbinden und äußerten eine durchaus positive Rückmeldung zum Telemonitoring, ebenso wie eine hohe Bereitschaft, dieses über 12 Wochen hinaus fortzuführen. Schlussfolgerungen Das mHealth Telemonitoring erfordert regelmäßige und intensive Interventionen seitens des Telemonitoring-Teams. Das Telemonitoring wird im allgemeinen von den Long COVID PatientInnen positiv bewertet. Eine präzisere Evaluierung der Akzeptanz des Telemonitorings und der Wahrnehmung dessen Mehrwerts wird durch die Mixed Methods Untersuchung erzielt. Förderung BMBF 01KX2021. Publication History Article published online: 11 May 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,009
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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